코딩

딥러닝 : 이미지 데이터 증강 / Image Augmentation

텐서플로우 케라스 이미지 데이터 증강 관련 API는 https://keras.ip/api/preprocessing/image/ 여기를 참고한다. 사용하는 파라미터들을 사진으로 몇 가지 표현 하면 아래 사진들과 같다. 파라미터 사용은 위 사진과같이 사용한다. 실제 사용 코드 def build_model() : model = Sequential() model.add(Conv2D(16,(3,3),activation='relu',input_shape=(150,150,3))) model.add(MaxPooling2D((2,2),2)) model.add(Conv2D(32,(3,3),activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2,2),2)) model.add(Conv2D(64,(3..

딥러닝 : CNN 말과 사람 분류하기 / CNN모델링 방법 , 이미지파일을 학습 데이터로 만드는 방법(ImageDataGenerator)

모델링 이미지는 300X300 칼라 이미지다. 간단한 모델링 하기. 사진의 결과는 2개중의 하나이므로, 맨 마지막 액티베이션 함수는 'sigmoid' 사용 import tensorflow as tf from keras.layers import Dense,Flatten,Conv2D,MaxPooling2D from keras.models import Sequential 필요 라이브러리 임포트 def build_model() : model = Sequential() model.add(Conv2D(16,(3,3),activation='relu',input_shape=(300,300,3))) model.add(MaxPooling2D((2,2),2)) model.add(Conv2D(32,(3,3),activatio..

Python 파이썬으로 압축파일 푸는 방법 / zipfile

파이썬으로 압축파일을 푸는 방법은 우선 필요한 라이브러리를 import해줍니다. 압축파일 푸는 방법 import zipfile file=zipfile.ZipFile('/tmp/horse-or-human.zip') file.extractall('/tmp/horse-or-human') file=zipfile.ZipFile('/tmp/validation-horse-or-human.zip') file.extractall('/tmp/validation-horse-or-human') 사진이 저장된 폴더 경로 만들기 train_horse_dir = '/tmp/horse-or-human/horses' train_human_dir = '/tmp/horse-or-human/humans' validation_horse_di..

CNN의 convolution,Stride,Padding,Pooling / feature map의 사이즈를 구하는 공식

CNN CNN이란 Convoulutional Neural Networks이다. Convolution 컨볼루션 계층은 이미지 features를 학습하는 계층이므로 CNN에서 가장 중요한 부분이다. Image features란, Edges,Colors 그리고 Patterns/Shapes와 같은 것들을 말한다. Stride 커널을 이동할 때 몇 칸 이동할 것이냐를 정해주는 것이 Stride=number이다. 위 사진은 Stride=1 위사진은 Stride=2이다. Padding 5X5의 이미지를, 3X3의 feature로 컨볼루션 하면 결과는 3X3의 featuremap이 된다. 이렇게 되면 이미지의 사이즈가 줄어드므로, 사이즈를 조절하기 위해서 패딩을 사용한다 그림으로 표현하면 아래 사진과 같다. Pooli..